Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Java: опция -Xms применяется не сразу?

Выполняю следующую команду:

java -Xms1024M -Xmx1024M mypackage.MyClass

Я ожидаю, что ресурсы будут захвачены JVM немедленно, но на самом деле мой менеджер ресурсов показывает, что 7,2M были захвачены JVM.

Кто-нибудь знает, в чем причина?

PS: В документации (man java) о варианте говорится следующее:

-Xmsn

Укажите начальный размер пула распределения памяти в байтах. Это значение должно быть кратным 1024 и превышать 1 МБ. Добавьте букву k или K, чтобы указать килобайты, или m или M, чтобы указать мегабайты. Значение по умолчанию выбирается во время выполнения на основе конфигурации системы. Для получения дополнительной информации см. Примеры эргономики HotSpot:

-Xms6291456

-Xms6144k

-Xms6m

РЕДАКТИРОВАТЬ:

java -version

возвращает:

java version "1.6.0_18"
OpenJDK Runtime Environment (IcedTea6 1.8.1) (6b18-1.8.1-0ubuntu1~9.10.1)
OpenJDK Server VM (build 16.0-b13, mixed mode)

ОС: 9.10 - Кармическая коала

java jvm-arguments
06.10.2010

  • Минимальный размер указывает JVM свободно выделять этот размер памяти. Он по-прежнему выполняет некоторую очистку ресурсов, но он довольно быстро потребляет объем памяти, который вы ему предоставляете, если есть полшанса. Однако он по-прежнему не будет выделять память, пока она не будет использована. Примечание: виртуальная память будет выделена немедленно. 07.10.2010

Ответы:


1

Обратите внимание, что в документации НЕ говорится, что "G" является допустимым суффиксом. Попробуйте использовать 1024M вместо 1G.

06.10.2010
  • Абсолютно такой же эффект, перепишу вопрос. 06.10.2010

    • 2

    Размер кучи не определяет, сколько памяти используется, а только то, сколько ресурсов доступно и сколько нужно выполнить сборку мусора. Виртуальная машина может использовать размер кучи меньше или больше максимального и минимального. Подробнее о том, как узнать желаемую кучу, смотрите в этой ветке

    как выбрать размер кучи jvm?

    07.04.2011
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..